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期刊信息/Journal information
空军工程大学学报
空军工程大学科研部
空军工程大学学报

空军工程大学科研部

于雷

双月刊

2097-1915

kgdbjb@163.com

029-84786434

710051

西安市空军工程大学

空军工程大学学报/Journal Journal of Air Force Engineering UniversityCSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊是由空军工程大学主办的学术期刊，国内外公开发行。主要刊载航空工程、地空导弹、电子信息以及相关基础技术领域的学术论文、研究报告等。本刊为2004、2008、2011版中文核心期刊；中国科技核心期刊；中国学术核心期刊。中国高校优秀科技期刊；中国科技论文在线优秀科技期刊二等奖；陕西省优秀科技期刊一等奖。本刊被俄罗斯《文摘杂志》、美国《剑桥科学文摘》、波兰《哥白尼索引》、《中国学术期刊文摘》、中国科技论文统计源、中国科学引文数据库、中国《导弹与航天文摘》收录。
正式出版
收录年代

    基于IPSO-SVR的反导装备体系效能评估方法研究

    赵海燕周峰杨文静王瑞君...
    82-89页
    查看更多>>摘要：鉴于反导装备体系运行机理复杂、结构不清难以选择合适的效能评估模型等问题,采用"数据驱动+深度学习"的方法对反导装备体系效能评估展开研究.结合反导装备体系作战过程,从探测跟踪、指挥控制、火力拦截和综合保障4个方面构建了反导装备体系效能评估指标;针对PSO算法容易陷入局部极值、早熟收敛等问题,提出改进型粒子群优化算法,对SVR参数进行优化,建立了 IPSO-SVR效能评估模型;在大量反导装备体系实验数据抽取、处理、分析的基础上,对IPSO-SVR模型进行训练和学习,以此获得对反导装备体系效能的非线性拟合.实验结果表明:所提效能评估方法期望输出和实际输出之间误差非常小,拟合精准度高,具有较高的可靠性和可行性.

    反导装备体系效能评估深度智能IPSOSVR

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    基于复杂约束的地面防空作战装备支援保障节点选址问题研究

    齐丁丁徐斌赵英俊张敏...
    90-97页
    查看更多>>摘要：针对新型地面防空作战向分布式、模块化和高机动性发展带来的具有复杂约束的支援保障节点选址问题,提出了遗传-K-均值-遗传算法(GAKGA),该算法利用分层聚类思想根据实际约束条件将不同的作战模块划分为不同层级,在每一个层级中利用K-均值算法求满足问题约束条件的解.求解过程充分利用遗传算法强大的全局搜索能力优化K-均值算法初始点的选取,最后根据各层级所得结果,利用遗传算法对保障节点的最终选址进行优化.实验表明,改进后的算法在复杂选址问题中可以得到路径更短的解,更有利于实现对分布式地面防空作战装备保障需求的敏捷响应.

    选址优化地面防空装备保障遗传-K-均值-遗传算法

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    一种基于全卷积神经网络的空中目标战术意图识别模型

    李乐民宋亚飞王鹏王科...
    98-106页
    查看更多>>摘要：针对现有空中目标识别方法敏捷性和可靠度不够高的问题,研究设计了一种深度学习模型MLSTM-FCN,结合了全卷积神经网络、循环神经网络和压缩与激励模块的优点.全卷积网络能够提取空战数据中的复杂局部特征,长短记忆神经网络可以捕捉空战意图数据的时序特征.通过消融实验和对比实验结果表明,MLSTM-FCN模型在意图识别准确率、反应速度和抗干扰能力方面明显优于现有的空中目标意图识别模型,取得了 sota的结果,为指挥员在进行空中作战决策时提供更有效的依据.

    意图识别空中目标深度学习全卷积网络长短记忆神经网络压缩与激励模块

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    基于自适应参数估计的微动时频表征重构方法

    李开明王欢解岩陈卓...
    107-114页
    查看更多>>摘要：针对数据缺失条件下的目标微动回波时频表征重构问题,提出了一种基于自适应参数估计的微动时频表征重构方法.首先,将缺失的微动时频表征重构问题建模为基于LP范数最小化的稀疏重构问题,其次,引入哈达玛积参数将Lp范数最小化稀疏重构问题转化为多个L2范数联合最小化问题,并采用迭代吉洪诺夫正则化求解,同时在每次迭代过程中根据重构结果自适应估计正则化参数,最后,采用除偏处理减小了重构时频表征的振幅衰减.与传统微动回波时频表征重构方法相比,所提方法避免了需要人工设置正则化参数不足的问题,并且重构的时频表征更加完整.仿真实验和实测数据处理结果验证了所提方法的有效性和稳健性.

    微多普勒效应信号重构稀疏优化参数估计时频分析

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    基于智能反射面辅助矿井通信系统信道估计

    刘洋王希阳钱燕芝王斌...
    115-120页
    查看更多>>摘要：针对矿井下复杂、随机的无线信道特性所导致的信道估计准确度低的问题,结合智能反射面IRS技术,提出了井下IRS辅助多用户通信系统模型,通过优化传输路径、重新配置无线传输环境,提高井下信道估计准确度.首先,结合IRS技术,建立了井下IRS辅助多用户信号传输模型,基于该模型推导了平行因子分解信道估计算法,并仿真了该算法在IRS辅助矿井通信系统中的性能.仿真结果表明,与传统的最小二乘(LS)算法和正交匹配追踪算法相比,在归一化均方误差为10-2时,PARAFAC分解算法信噪比可降低约8 dB,且算法执行时间略小于LS算法.

    矿井无线通信信道估计智能反射面均方误差

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    异步联邦学习中隔代模型泄露攻击及防治方法

    胡智尧于淼田开元
    121-127页
    查看更多>>摘要：联邦学习已成为数据孤岛背景下知识共享的成功方案.随着梯度逆向推理等新式攻击手段的问世,联邦学习的安全性再度面临新挑战.针对联邦学习可能存在参与者恶意窃取其它客户端梯度信息的风险,提出一种异步联邦学习框架下的隔代模型泄露攻击方式:利用中心服务器"接收则聚合"的特点,多名恶意客户端可按照特定更新顺序,通过隔代版本的全局模型差异逆向计算其他客户端的模型更新数据,从而窃取对方的模型.针对此问题,提出基于a-滑动平均的随机聚合算法.首先,中心服务器每次收到客户端的模型更新后,将其与从最近a次聚合中随机选出的全局模型进行聚合,打乱客户端的更新顺序;其次,随着全局迭代次数增加,中心服务器对最近a次聚合的全局模型进行滑动平均,计算出最终全局模型.实验结果表明,与异步联邦学习方法相比,FedAlpha方法有效降低隔代模型泄露攻击的可能性.

    异步联邦学习安全逆向推理攻击随机聚合滑动平均隔代模型泄露攻击

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    《空军工程大学学报》征稿简则

    封3页
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